style

1.绘制x=1

2.不同线宽

  • enumerate(Widths)

    3.线型(实线,虚线,点划线)
  • linestyle
  • set_dashes

    4.自动设置线颜色

    5.点的显示形式
  • marker
  • markersize
  • markeredgecolor
  • markerfacecolor

    6.柱状图及其填充
  • axes.bar
  • axes.bar( .5+i, 1, hatch='/', color='white', edgecolor='blue',)

x=1

code

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt #Data
Y=np.linspace(0,1,12)
X=np.ones(Y.size) #figure
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor='white')
axes = plt.subplot(111) #plot
axes.plot( (1+0)*X, Y, linewidth=0.25, color='blue') plt.show()

Keypoints

axes.plot( (1+0)*X, Y, linewidth=0.25, color='blue')

X=[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

Y=[ 0. 0.09090909 0.18181818 0.27272727 0.36363636 0.45454545

0.54545455 0.63636364 0.72727273 0.81818182 0.90909091 1. ]

Result


不同线宽

code

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt # Data to be represented
Y = np.linspace(0,1,12)
print Y X = np.ones(Y.size)
print X W = [0.25,0.50,0.75,1,2,3,4,5,6,7,8] #linewidth
print W # Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor='white')
axes = plt.subplot(111) for i,w in enumerate(W):
axes.plot( (1+i)*X, Y, linewidth=w, color='blue') # X,Y axes lable
axes.set_xlim(0,len(W)+1)
axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,len(W)+1))
axes.set_xticklabels(['%.2f' % w for w in W]) plt.show()

Keypoints

for i,w in enumerate(W):

axes.plot( (1+i)*X, Y, linewidth=w, color='blue')


![enumerate-help.png](https://raw.githubusercontent.com/urmyfaith/urmyfaith.github.io/master/matplot/matplotGallery/images/enumerate-help.png) 绘制12条直线,X=1,...X=12 ### Result ![style-02.png](https://raw.githubusercontent.com/urmyfaith/urmyfaith.github.io/master/matplot/matplotGallery/images/style-02.png) 隐藏Y轴刻度,替换X轴标签后的图形 ![style-03.png](https://raw.githubusercontent.com/urmyfaith/urmyfaith.github.io/master/matplot/matplotGallery/images/style-03.png) ---- ## 线型(实线,虚线,点划线) ### code ```python
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt # Data to be represented
X = np.linspace(0,1,10)
Y = np.ones(X.size) # Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111,aspect=1)
axes.plot( X, Y*0.1, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
axes.plot( X, Y*0.2, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="--" )
axes.plot( X, Y*0.3, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-." )
axes.plot( X, Y*0.4, color = 'blue', linewidth=2, linestyle=":" )
line, = axes.plot( X, Y*0.5, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes([20,2])
line, = axes.plot( X, Y*0.6, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes([2,20])
line, = axes.plot( X, Y*0.7, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5))
line, = axes.plot( X, Y*0.8, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5,5,5))
line, = axes.plot( X, Y*0.9, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5,5,5,40,5)) axes.set_xlim(X.min(),X.max())
axes.set_ylim(0,1)
axes.set_xticks([])
axes.set_yticks(np.arange(1,10)/10.0)
axes.set_yticklabels(("-","--","-.",":",
"(20,2)", "(2,20)", "(40,5,5,5)",
"(40,5,5,5,5,5,5)", "(40,5,5,5,5,40)"))
plt.show()

Keypoints

axes.plot( X, Y*0.1, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-")

linestyle="-" 线型:

  • --
  • -.
  • :

控制点划线的点,空格,划的长度:

line, = axes.plot( X, Y*0.9, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5,5,5,40,5))

40划5空格5点5空格5点5空格40划5空格

Result


自动设置线颜色

code

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt # Data to be represented
Y = np.linspace(0,1,12)
X = np.ones(Y.size) # Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111) lineNumbers=9
for i in range(lineNumbers):
axes.plot( (1+i)*X, Y, linewidth=4) axes.set_xlim(0,lineNumbers+1)
axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,lineNumbers+1)) plt.show()

Keypoints

这里用循环绘制了9条直线,但是这里是自动填充颜色的?

Result


5. 点的显示形式

code

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt # Data to be represented
Y = np.linspace(0,1,12)
X = np.ones(Y.size)
markers = ['.',',','o','v','^','<','>','1','2','3','4',
's','p','*','h','H','+','x','D','d','|','_', r'$\clubsuit$'] # Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
for i,marker in enumerate(markers):
axes.plot( (1+i)*X, Y, color = '0.9', linewidth=1,
markersize = 13, marker=marker,
markeredgecolor = '0.10', markerfacecolor = '0.75') axes.set_xlim(0,len(markers)+1)
axes.set_ylim(Y.min(),Y.max())
axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,len(markers)+1))
axes.set_xticklabels(markers) plt.show()

Keypoints

   axes.plot( (1+i)*X, Y, color = '0.9', linewidth=1,
markersize = 13, marker='x',
markeredgecolor = '0.10', markerfacecolor = '0.75')

标记的大小,类型,边缘颜色,前景色

Resutl


6. 柱状图及其填充

code

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt # Data to be represented
X = np.linspace(0,1,10)
Y = np.ones(X.size)
patterns = ('/','//','-', '+', 'x', '\\', '\\\\', '*', 'o', 'O', '.') # Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
for i,pattern in enumerate(patterns):
axes.bar( .5+i, 1, hatch=pattern, color='white', edgecolor='blue',) axes.set_xlim(0,len(patterns)+.5)
axes.set_ylim(0,1) axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,len(patterns)+1))
axes.set_xticklabels(patterns) plt.show()

Keypoints

axes.bar( .5+i, 1, hatch=pattern, color='white', edgecolor='blue',)



hatch,柱状图的填充:

Result

matplotlib-plot-style的更多相关文章

  1. python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法

    转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib pl ...

  2. python matplotlib.plot画图显示中文乱码的问题

    在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置坐标轴标题为中文,有时候图 ...

  3. 用Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

    一.用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x* ...

  4. matplotlib 可视化 —— style sheets

    Customizing plots with style sheets Matplotlib Style Gallery 1. 常见 style ggplot: bmh:Bayesian Method ...

  5. matplotlib plot 绘图函数发生阻塞(block)时的解决方法

    Is there a way to detach matplotlib plots so that the computation can continue? 在一般编辑器中: from matplo ...

  6. Python Matplotlib.plot Update image Questions

    1. 最近在测试一款设备,采集了一些设备后需要一帧一帧显示图像,经常使用Python,所以选用了Matplotlib进行图像操作 数据结构: timesatamp polar_distance hor ...

  7. 05. Matplotlib 1 |图表基本元素| 样式参数| 刻度 注释| 子图

    1.Matplotlib简介及图表窗口 Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python.numpy.pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表 ...

  8. python时间序列画图plot总结

    画图从直觉上来讲就是为了更加清晰的展示时序数据所呈现的规律(包括趋势,随时间变化的规律(一周.一个月.一年等等)和周期性规律),对于进一步选择时序分析模型至关重要.下面主要是基于pandas库总结一下 ...

  9. matplotlib 画图

    matplotlib 画图 1. 画曲线图       Tompson = np.array([0, 0, 0, 0, 0.011, 0.051, 0.15, 0.251, 0.35, 0.44, 0 ...

  10. 学机器学习,不会数据分析怎么行——数据可视化分析(matplotlib)

    前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的, ...

随机推荐

  1. C/C++/动态链接库DLL中函数的调用约定与名称修饰

    参见:http://blog.twofei.com/cc/impl/calling-convension.html 调用约定(Calling Convention)是指在程序设计语言中为了实现函数调用 ...

  2. golang 学习笔记 ---数组/字符串/切片

    数组 数组是一个由固定长度的特定类型元素组成的序列,一个数组可以由零个或多个元素组成.数组的长度是数组类型的组成部分.因为数组的长度是数组类型的一个部分,不同长度或不同类型的数据组成的数组都是不同的类 ...

  3. Hadoop创建/删除文件夹出错

    log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFact ...

  4. iframe父页面获取iframe子页面的元素 与 iframe子页面获取父页面元素

    一.在iframe子页面获取父页面元素代码如下:$('#objld', parent.document); 二.在父页面获取iframe子页面的元素代码如下:$("#objid", ...

  5. Android开发和调试必备工具-SDK Tools

    原文链接:http://android.eoe.cn/topic/android_sdk SDK Tools是Android SDK的一个可下载部分,它包括Android SDK的开发和调试的所有工具 ...

  6. 在c/c++中浮点数是否为0的判断

    在c/c++中,因为浮点数在内存中的表示是不精确的,会有很微小的误差,所以判断是否为0,就看它的绝对值是不是<=eps. eps可以看成是epsilon的缩写,可以用来表示一个无穷小的量,通常取 ...

  7. quartz + spring 配置示例

    <!-- 配置job定时任务类 --> <bean id="triggerCalculateLecturerProfitJob" class="com. ...

  8. Atitit 爬虫 node版 attilaxA

    Atitit 爬虫 node版 attilax 1.1. 貌似不跟python压实,,java的webmagic压实,,什么爬虫框架也没有,只好自己写了. 查了百度三爷资料也没有.都是自己写.. 1. ...

  9. [svc]ansible自动化模块

    ansible命令执行模块 - command模块 [执行远程命令] $ ansible n1 -m command -a 'uname -n' - raw模块 [类似于command模块.支持管道传 ...

  10. Fluent UDF【4】:C语言

    Fluent UDF利用的是C语言,本文简单介绍在UDF中经常会用到的C语言常识. 本文部分内容来自UDF手册. 1 C语言中的注释 C语言中的注释利用/*及*/来实现.例如: /*这是一个注释*/ ...